Une thèse de Doctorat a été soutenue par Mr BENACHIR Djaouad (ASAL), le lundi 17 novembre 2014 à l’Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie – IRAP de Toulouse (France).
Cette thèse, dans le domaine du traitement d’images satellitaires intitulée : Méthodes de séparation aveugle de sources pour le démélange d’images de télédétection, a été dirigée par Mr Yannick Deville, Professeur à l’Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie de Toulouse et Mr Abdelkader Hameurlain, Professeur à l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) et a été soutenue devant le jury composé de:
– M. Christian JUTTEN, Professeur GIPSA-Lab, Grenoble, Rapporteur ;
– M. Eric MOREAU, Professeur ISITV, Toulon , Rapporteur ;
– M. Jocelyn CHANUSSOT, Professeur GIPSA-Lab, Grenoble, Examinateur ;
– M. Shahram HOSSEINI, Maître de Conférences IRAP-UPS, Toulouse, Co-encadreur.
Résumé de thèse :
Il est proposé dans le cadre de cette thèse, de nouvelles méthodes de séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés pour des applications de télédétection.
La première contribution est fondée sur la combinaison de deux grandes classes de méthodes de Séparation Aveugle de Sources (SAS) : l’Analyse en Composantes Indépendantes (ACI), et la Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF). Il est expliqué comment les contraintes physiques du problème peuvent être utilisées pour éliminer une partie des indéterminations liées à l’ACI et fournir une première approximation des spectres de endmembers et des fractions d’abondance associées. Ces approximations sont ensuite utilisées pour initialiser un algorithme de NMF, avec pour objectif de les améliorer. Les résultats obtenus avec cette méthode sont satisfaisants en comparaison avec d’autres méthodes utilisées dans les tests réalisés.
La deuxième méthode proposée est fondée sur la parcimonie ainsi que sur des propriétés géométriques. Il est d’abord mis en avant quelques propriétés facilitant la présentation des hypothèses considérées dans cette méthode, puis il est mis en lumière les grandes lignes de cette dernière qui est basée sur la détermination des zones bi-sources contenues dans une image de télédétection, ceci à l’aide d’un critère de corrélation. A partir des intersections des droites générées par ces zones bi-sources, il est détaillé le moyen d’obtention des colonnes de la matrice de mélange et enfin des sources recherchées. Les résultats obtenus, en comparaison avec plusieurs méthodes de la littérature sont très encourageants puisque les meilleures performances ont été obtenues.
Mots clés :
Images (multi) hyperspectrales, télédétection, Séparation Aveugle de Sources (SAS), Démélange spectral, modèle de mélange linéaire, Analyse en Composantes Indépendantes (ACI), Factorisation en Matrices Non-négatives (NMF), Analyse en Composantes Parcimonieuses (ACPa).